ملخص المحتوى الأساسي
شهدت أسهم خدمات البرمجيات كخدمة (SaaS) ارتفاعًا حادًا مؤخرًا، حيث ارتفعت أسعار أسهم شركات مثل Snowflake وServiceNow في الولايات المتحدة، وجيندي (Kingdee) في الصين بشكل كبير. لكن هذا لا يعني أن صناعة البرمجيات بأكملها أصبحت آمنة، بل بدأ السوق في تصنيف شركات SaaS إلى فئات: الشركات التي تمتلك البيانات الخاصة الضرورية للاستخدام مع التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (AI) والقادرة على إنشاء “عجلات بيانات” ستزداد قيمتها بفضل الذكاء الاصطناعي؛ بينما الشركات التي تقتصر على تسجيل البيانات وعرضها والتعاون الخفيف دون امتلاك بيانات حاسمة ستقل قيمتها. كانت التقارير المالية لشركة Snowflake هي السبب في هذا الارتفاع، حيث حققت نموًا أفضل من المتوقعات بفضل أداة Cortex Code المدمجة في منصتها، والتي تستطيع فهم “سياق” البيانات (مثل المشكلات التاريخية في المشاريع القديمة ومعايير البيانات)، مما يجعلها أكثر فائدة من الذكاء الاصطناعي العام.
تحليل مفصل
#### 1. ما هي الأسرار “خارجة عن المألوف” التي كشفت عنها التقارير المالية لشركة Snowflake؟
تعمل شركة Snowflake في إدارة البيانات باستخدام خدمات SaaS، وقد سجلت زيادة في الإيرادات بنسبة تزيد عن 30% وأرباحًا تقارب 70% في التقارير المالية الأخيرة، أفضل بكثير من التوقعات. لكن النقطة الأكثر أهمية ليست الأرقام، بل قول المدير المالي إن “Cortex Code” كان الدافع الرئيسي وراء هذا النمو الكبير.
لا تعتبر أداة Cortex Code أداة برمجية ذكاء اصطناعي مستقلة (مثل ChatGPT)، بل جزء من منصة Snowflake لإدارة البيانات. تخزن العديد من الشركات بيانات أعمالها في Snowflake وتستخدمها للتحليل، لذلك فإن Cortex Code جزء من عمليات العملاء نفسها، حيث يفضلون استخدام هذه الأداة بشكل طبيعي لأنها تفهم بياناتهم بشكل أفضل.
#### 2. لماذا لا يستطيع الذكاء الاصطناعي العام التغلب على أدوات الذكاء الاصطناعي المدمجة في البيانات؟
أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي العام (مثل Codex وClaude Code) قوية، لكن عند التعامل مع المشاريع القديمة للشركات، أكبر تحدٍ هو فهم “السياق”:
- لماذا تم تصميم هذا الجدول بهذه الطريقة؟
- كيف تم تحديد معايير البيانات (مثل حساب المبيعات الشهرية بناءً على الطلبات أو الأموال المستلمة)؟
- ما هي المشكلات التي واجهتها الشركة سابقًا (مثل وجود أخطاء في بعض الحقول)؟
لا تمتلك أدوات الذكاء الاصطناعي العام هذه المعلومات، لكن Cortex Code يمكنه الحصول عليها مباشرة من بيانات العميل، مما يجعله أكثر فائدة. على سبيل المثال، عندما تحتاج الشركة إلى تحليل بيانات المبيعات التاريخية، يعرف Cortex Code مصدر هذه البيانات والمشكلات المحتملة، مما يجعل الكود الناتج قابلاً للاستخدام مباشرة؛ بينما قد يكون الكود الذي يكتبه الذكاء الاصطناعي العام منطقيًا ولكنه غير مناسب للواقع الفعلي للشركة، مما يتطلب تعديلات يدوية.
#### 3. في عصر الذكاء الاصطناعي، هل أصبحت “عجلات البيانات” حصنًا لشركات SaaS؟
ليست جميع البيانات ذات قيمة؛ فقط تلك التي يحتاجها الذكاء الاصطناعي مهمة:
- بيانات مثل أسماء العملاء وأرقام الهواتف الموجودة في نظم إدارة علاقات العملاء التقليدية (CRM) ذات قيمة محدودة؛
- البيانات النشطة مثل تسجيلات زيارات العملاء وتعديلات استراتيجيات المبيعات والمشكلات التاريخية هي ما يحتاجه الذكاء الاصطناعي (مثل استخدام التسجيلات لتقييم نوايا العملاء أو تجنب تكرار الأخطاء).
الأهم هو “عجلة البيانات”: كلما زاد استخدام العملاء لمنتجك، زادت البيانات التي يحتاجها الذكاء الاصطناعي، مما يجعل أدواتك أكثر فائدة ويجعل العملاء أكثر اعتمادًا عليك. على سبيل المثال، كلما زادت البيانات التي يخزنها العملاء في Snowflake، زاد فهم Cortex Code لأعمالهم، مما يجعل العملاء أكثر رغبة في الاستمرار في استخدام منتجات Snowflake، وينشأ دورة إيجابية.
#### 4. أي شركات SaaS معرضة للخطر حقًا؟
بدأ السوق في استبعاد الشركات التي لا تمتلك بيانات حاسمة:
- مثل الأدوات التي تقتصر على تسجيل وعرض البيانات (مثل أدوات النماذج البسيطة وأدوات إدارة المهام الأساسية)، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي استبدالها مباشرة (مثل استخدام ChatGPT لإنشاء النماذج أو إدارة المهام)؛
- أو الشركات التي لا تمتلك عمليات لا يمكن الاستغناء عنها باستخدام الذكاء الاصطناعي (مثل بعض أدوات التعاون الخفيفة، حيث يمكن دمجها مباشرة في تطبيقات المحادثة دون الحاجة إلى استخدامها بشكل منفصل).
ستقل قيمة هذه الشركات أو حتى يتم استبدالها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
#### 5. ما الدروس المستفادة من هذا الارتفاع الحاد؟
لا تعني هذه الزيادة نهاية أزمة صناعة SaaS، بل بداية التمايز:
كان الجميع قلقًا من أن يتم استبدال خدمات SaaS بواسطة الذكاء الاصطناعي، لكن السوق أظهر الآن أن الأمر ليس كذلك؛ بل هناك تصنيف لشركات SaaS حسب قدرتها على استخدام الذكاء الاصطناعي. في المستقبل، ستعتمد قيمة شركات SaaS على سؤالين:
- هل أنا أدير البيانات التي يحتاجها الذكاء الاصطناعي؟
- هل يمكنني إنشاء “عجلات بيانات” تفيد الذكاء الاصطناعي؟
الشركات التي تمتلك هذه القدرات ستزداد قيمتها، بينما ستواجه الأخرى صعوبات أكبر. لذلك، فإن هذا الارتفاع ليس علامة على تحسن في صناعة البرمجيات، بل نتيجة اختيار السوق لشركات SaaS التي يمكنها البقاء في عصر الذكاء الاصطناعي.
خلاصة بجملة واحدة:
في عصر الذكاء الاصطناعي، أصبحت قدرة شركات SaaS على إنشاء “عجلات بيانات” حصنًا ضد المنافسة، وستحدد قيمتها في السوق. الشركات التي لا تمتلك هذه القدرات أو التي لا تستخدم الذكاء الاصطناعي بفعالية ستواجه صعوبات أكبر.